Tác giả bài viết: Anderson Sima, Tổng biên tập Foresight News
Nếu chỉ có thể chọn một từ khóa cho năm 2025, tôi sẽ chọn "AI Agent".
Vào ngày 6 tháng 1, CEO của OpenAI, Sam Altman, đã tuyên bố rằng ông đã chắc chắn về phương pháp xây dựng AGI (Trí tuệ Nhân tạo Tổng quát), và dự đoán rằng vào năm 2025 có thể sẽ thấy những AI Agent đầu tiên "gia nhập lực lượng lao động" và thực sự thay đổi sản lượng của các doanh nghiệp.
Tôi cho rằng đây không phải là một lời cảnh báo quá đáng, mà là một chương mới trong sự tiến bộ của AI.
Sự ra đời và vượt trội của AI Agent
Trong nửa năm qua, với sự phát triển nhanh chóng của trí tuệ nhân tạo và công nghệ blockchain, AI Agent đã dần trở thành một lĩnh vực nóng bỏng trong lĩnh vực tiền mã hóa. Những thực thể tự chủ này, được phát triển dựa trên công nghệ trí tuệ nhân tạo, có thể mô phỏng quá trình nhận thức và ra quyết định của con người, thể hiện mức độ thông minh và khả năng thích ứng cao trong cảm nhận, phân tích và hành động. Mặc dù hiện tại, AI Agent vẫn còn kém xa con người về trí thông minh tổng hợp, nhưng sự ra đời của AI Agent sẽ định nghĩa lại mối quan hệ giữa con người và công nghệ.
Mặc dù các mô hình lớn hiện tại (như ChatGPT) đã thể hiện xuất sắc trong xử lý ngôn ngữ và tạo nội dung, nhưng ứng dụng của chúng vẫn còn nhiều hạn chế đáng kể. Thiết kế cốt lõi của các mô hình lớn là dựa trên việc huấn luyện trên dữ liệu khổng lồ để tạo ra các giải pháp tối ưu về xác suất, điều này có nghĩa là chúng giống như "động cơ ngôn ngữ" mạnh mẽ, có thể trả lời câu hỏi và đưa ra lời khuyên, nhưng không thể thực sự chủ động ra quyết định và thực hiện. Ví dụ, trong các tình huống quản lý doanh nghiệp phức tạp hoặc ứng phó khẩn cấp, các mô hình lớn thường không thể vượt qua vai trò của "nhà cung cấp lời khuyên", trong khi AI Agent có thể nhanh chóng xây dựng và thực hiện các kế hoạch dựa trên môi trường động và các mục tiêu đã định sẵn.
Lấy lĩnh vực chăm sóc sức khỏe làm ví dụ, các mô hình lớn có thể dựa trên các triệu chứng do người dùng mô tả để đề xuất các phương pháp điều trị tiềm năng. Tuy nhiên, trong các tình huống cấp cứu như ngừng tim, các mô hình lớn không thể như AI Agent, dựa trên dữ liệu cảm biến để đánh giá tình trạng bệnh nhân và立即điều khiển thiết bị y tế để thực hiện hồi sức tim phổi.
Trái lại, năng lực của AI Agent vượt ra ngoài phạm vi của các mô hình lớn hiện tại, không chỉ giới hạn ở "xử lý dữ liệu", mà còn có thể hoàn thành chu trình hoàn chỉnh từ "cảm nhận" đến "hành động". Ví dụ, trong lĩnh vực tự động lái xe, AI Agent có thể phân tích tình hình giao thông theo thời gian thực, tích hợp các quy tắc giao thông và trạng thái của xe, quyết định tuyến đường lái xe tối ưu và điều chỉnh chiến lược lái xe động; trong lĩnh vực tài chính, AI Agent có thể theo dõi thông tin thị trường toàn cầu theo thời gian thực, điều chỉnh danh mục đầu tư động để tối đa hóa lợi nhuận.
Nguyên tắc hành động của AI Agent: Hợp đồng thông minh
Khi AI Agent thực sự bước vào các tình huống trên, nó nên được gọi là "AI Being", một loài mới được "Human Being" tạo ra, với tỷ lệ băm cung cấp năng lượng cho hành động của nó. Vậy thì câu hỏi đặt ra là, những thực thể thông minh mạnh mẽ như vậy, nguyên tắc hành vi của chúng nên được xác định như thế nào? Câu trả lời của tôi là "hợp đồng thông minh".
Hợp đồng thông minh, với tư cách là phương tiện của tiền điện tử, có bản chất là một loại hợp đồng được thể hiện dưới dạng mã. Nó đạt được các đặc tính sau thông qua công nghệ blockchain:
- Phi tập trung: Thoát khỏi sự ràng buộc của các tổ chức truyền thống.
- Không thể thay đổi: Đảm bảo tính chân thực của các giao dịch và bản ghi.
- Có thể truy vết: Cung cấp luồng thông tin minh bạch cho tất cả các bên tham gia.
Khác với hợp đồng truyền thống, việc thực thi hợp đồng thông minh không cần trung gian, chỉ dựa vào các quy tắc được mã hóa sẵn trong mã. Điều này không chỉ nâng cao hiệu quả, mà còn giảm đáng kể khả năng can thiệp của con người và các rủi ro tiềm ẩn.
Nếu nói rằng tỷ lệ băm là máu của AI, thì hợp đồng thông minh sẽ là linh hồn của AI.
Khi thực hiện nhiệm vụ, AI Agent cần tuân thủ các quy tắc và tiêu chuẩn đạo đức đã định sẵn. Hợp đồng thông minh của tiền điện tử cung cấp một giải pháp tự nhiên cho vấn đề này. Ví dụ, trong một mạng lưới logistics phi tập trung, AI Agent có thể dựa trên các bản ghi blockchain để lập lịch vận chuyển và thanh toán tự động, đảm bảo minh bạch trong phân bổ tài nguyên và giao dịch.
Hãy tưởng tượng một nền tảng giáo dục phi tập trung lấy tiền điện tử làm trung tâm. AI Agent có thể giúp học sinh xây dựng kế hoạch học tập cá nhân hóa và phân bổ phần thưởng bằng tiền điện tử dựa trên kết quả học tập, khuyến khích việc học liên tục. Thành tích, quá trình học tập và hồ sơ thưởng được ghi lên chuỗi, tránh sự thiên vị và can thiệp của con người trong hệ thống giáo dục truyền thống.
Một điểm hấp dẫn khác của sự kết hợp giữa AI Agent và Crypto là sự hoàn hảo của lý thuyết trò chơi.
Lý thuyết trò chơi về bản chất là khoa học ra quyết định, nghiên cứu chiến lược lựa chọn và cân bằng giữa các bên trong cuộc chơi lợi ích. Hệ sinh thái tiền điện tử chính là sân khấu tuyệt vời nhất cho việc ứng dụng lý thuyết trò chơi. Sự tương tác giữa các thợ đào, nhà đầu tư và nhà phát triển thực chất là một cuộc chơi đa phương, trong khi các giao thức blockchain điều khiển hành vi của các bên thông qua thiết kế cơ chế. Ví dụ, trong mạng lưới Bitcoin, các thợ đào cạnh tranh tỷ lệ băm để nhận thưởng, trong khi các quy tắc của giao thức đảm bảo an ninh và phi tập trung của mạng.
Sự kết hợp giữa AI Agent và Crypto có thể tiếp tục nâng cao khả năng ra quyết định và hiệu quả hợp tác của chúng. Ví dụ, trong tương lai của thành phố thông minh, AI Agent có thể được ứng dụng rộng rãi trong lĩnh vực phân bổ tài nguyên, quản lý giao thông, v.v. Thông qua cơ chế khích lệ tiền điện tử và mô hình trò chơi, AI Agent có thể tìm ra giải pháp tối ưu giữa các mục tiêu khác nhau:
- Trong quản lý năng lượng, AI Agent có thể thương lượng về mức độ ưu tiên và phân bổ chi phí sử dụng năng lượng, đảm bảo cân bằng cung cầu.
- Trong thương mại xuyên quốc gia, AI Agent có thể dựa trên tiền điện tử và hợp đồng thông minh để thực hiện thanh toán theo thời gian thực, tránh sự chậm trễ và phí tổn cao của hệ thống ngân hàng truyền thống.
Giả sử trong tương lai xuất hiện một hệ thống AI Agent phức tạp "Jarvis". Với tư cách là "trợ lý kỹ thuật số", nó có thể điều phối hợp tác đa cấp giữa cá nhân, doanh nghiệp và chính phủ. Hoạt động của "Jarvis" dựa trên một hệ thống tiền điện tử minh bạch và được điều chỉnh động, trong đó người dùng có thể nhận thưởng bằng tiền điện tử cho việc cung cấp dữ liệu hoặc dịch vụ, và "Jarvis" cũng có thể sử dụng tiền điện tử để mua các nguồn lực cần thiết, từ đó tạo thành một chu trình kinh tế khép kín.
Sự trỗi dậy của AI Agent và sự phổ biến của tiền điện tử sẽ cùng thúc đẩy sự ra đời của một kỷ nguyên hợp tác hoàn toàn mới:
- Hợp tác giữa con người và AI: AI Agent trở thành trợ lý thông minh của cá nhân và doanh nghiệp, đảm nhận các nhiệm vụ nhàm chán, giúp con người tập trung vào công việc sáng tạo.
- Hợp tác giữa con người với con người: Tiền điện tử đảm bảo tính công bằng và minh bạch trong hợp tác, khuyến khích nhiều người tham gia hơn.
- Hợp tác giữa các AI: AI Agent chia sẻ tài nguyên và trao đổi kiến thức thông qua tiền điện tử, đạt được hợp tác hiệu quả hơn.
Những rủi ro tiềm ẩn của AI Agent+Crypto
Một mặt, mặc dù sự kết hợp giữa tiền điện tử và AI Agent có thể khả thi về mặt lý thuyết, nhưng việc thực hiện kỹ thuật vẫn đối mặt với nhiều thách thức, chẳng hạn như:
- Vấn đề bảo mật: Mặc dù công nghệ blockchain được quảng cáo là phi tập trung và không thể thay đổi, nhưng các lỗ hổng trong hợp đồng thông minh vẫn có thể bị lợi dụng để gây ra tổn thất tài chính hoặc sự sụp đổ của hệ thống.
- Vấn đề khả năng mở rộng: Các blockchain chủ đạo hiện nay (như Ethereum
